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[电池SOH估算案例3]: 使用长短时记忆神经网络LSTM来实现锂电池SOH估计的算法学习案例（基于matlab编写） 1.使用牛津锂离子电池老化数据集来完成，并提供该数据集的处理代码，该代码可将原始数据集重新制表，处理完的数据非常好用。 2.提取电池的恒流充电时间，等压升充电时间，极化内阻等变量作为健康特征。 3.使用LSTM来建立电池的SOH估计模型，以特征为输入，以SOH为输出。 4.可帮助将该代码修改为门控循环单元GRU建模

基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究 关键词：分布式电源 选址定容 多目标遗传算法 参考文档：《店主自写文档》基本复现； 仿真软件：MATLAB 研究内容：代码主要做的是基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型，首先构建了含义分布式电源的配电网基本结构，对分布式电源接入前后配电网的损耗进行了分析计算，其次，以网损最小、电源容量最小以及节点电压稳定性最高为目标函数，构建了分布式电源的多目标选址定容模型，模型采用多目标遗传算法进行改进求解，得到了最终的选址定容结果以及pareto前沿曲线。 代码非常精品，是研究分布式电源选址定容以的必备程序，算法也比较新，值得一看